ロボティクス に関する最新の記事

Taylor TDは、高い分散の問題に対処することで、強化学習の安定性と精度を向上させるよ。

新しい方法で、ロボットが埋め込まれた物理シミュレーションを使って物を再配置できるようになった。

単一の画像から物体の向きをより良く予測するための新しい方法。

新しい方法がロボットアプリケーション向けの柔軟な物体の追跡を向上させる。

機械的メタマテリアルのユニークなカウント能力とその応用可能性を発見しよう。

ロボットグループは大きな環境で効果的に集団的な決定を下すよ。

DuEqNetを紹介するよ！これは自動運転車のための正確な屋外3Dオブジェクト検出の新しいソリューションなんだ。

振り子の動きと形がその動作にどう影響するかを探ろう。

新しいLiDAR技術がロボットのセンサーやナビゲーション能力を向上させる。

Pyribsは、質の多様性最適化研究のための柔軟なフレームワークを提供してるよ。

幾何学における交差しないパスとサイクルの研究を探ってみて。

AR3nは、患者のパフォーマンスに基づいてロボットサポートを調整することで治療を強化する。

新しい技術が単一画像からの深度推定を改善して、いろんな分野での応用が進んでるよ。

研究者たちは、外骨格が歩行効率をどう向上させるかを調べている。

新しいモデルが無線通信でデータを組み合わせて圧縮する方法を改善したんだ。

意思決定プロセスで成果が一貫して維持されるようにする新しいアプローチ。

効率的なアテンションメカニズムは、医療分野のモバイルロボットのトラッキングとサポートを強化するよ。

共有空域でUAVを効率的かつ安全に管理する新しい方法。

研究は、正確な3D人間の動き予測のための拡散モデルを探求している。

新しい方法で複数の画像の中の重要なオブジェクトの検出が改善されてるよ。

ケーブル駆動トランスミッションは、手術ロボットの動きをよりスムーズで正確にしてくれるよ。

テレビ番組中に視聴者とやり取りして、インタラクションを増やすロボット。

動的な環境での深度認識を向上させるために、イベントカメラとLiDARを組み合わせる。

幾何学における凹凸の重要性とテストについての考察。

新しい方法で二足歩行ロボットがいろんな地形で歩くのがうまくなったよ。

複数の不完全な専門家からの模倣学習の新しい手法。

ORCHNetは、3D LiDAR技術を使って果樹園でのロボットナビゲーションを改善するよ。

テリヤキがロボットの計画を改善して、人間とのコラボレーションをより良くする。

構造化ネットワークプルーニングを探って、マルチエージェントシステムの意思決定を改善する。

このモデルはロボットビジョンにおけるアフォーダンス検出と不確実性測定を向上させるんだ。

力と物体のサイズを測って、ロボットの触覚を向上させるセンサー。

センサーデータを使ってSLAMシステムのエラーを予測する新しい方法。

新しい方法が専門家の観察からの学習の安定性とパフォーマンスを向上させる。

IMUを使って脚付きロボットの足の接触を評価する新しいアプローチ。

ロボットのパフォーマンスを向上させるためのデータ共有を強化するシステム。

ロバストモデル予測制御は、不確実性の中で非線形システムの性能を向上させる。

エージェントが相互情報を使って調整する方法を見つけよう。

新しい方法がテンソルと補間を組み合わせて、システム識別をより良くするよ。

モバイルロボットはセンサーとAIを使って、点検と監視の効率を向上させてるよ。

ロボットが人間に自分の動きの計画をどう伝えるかを見てみよう。